spring-data-elasticsearch (elasticsearch 6.7.0) @Document 和 @Field 注解详解

版本：elasticsearch 6.7.0  

maven包：

<dependency>
 <groupId>org.springframework.data</groupId>
 <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
 <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
 <version>6.7.0</version>
</dependency>

　　

@Document 注解：

public @interface Document {
 
String indexName(); //索引库的名称，个人建议以项目的名称命名
 
String type() default ""; //类型，个人建议以实体的名称命名
 
short shards() default 5; //默认分区数
 
short replicas() default 1; //每个分区默认的备份数
 
String refreshInterval() default "1s"; //刷新间隔
 
String indexStoreType() default "fs"; //索引文件存储类型
}

@Field注解：

public @interface Field {
 
FieldType type() default FieldType.Auto; //自动检测属性的类型，可以根据实际情况自己设置
 
FieldIndex index() default FieldIndex.analyzed; //默认情况下分词，一般默认分词就好，除非这个字段你确定查询时不会用到
 
DateFormat format() default DateFormat.none; //时间类型的格式化
 
String pattern() default ""; 
 
boolean store() default false; //默认情况下不存储原文
 
String searchAnalyzer() default ""; //指定字段搜索时使用的分词器
 
String indexAnalyzer() default ""; //指定字段建立索引时指定的分词器
 
String[] ignoreFields() default {}; //如果某个字段需要被忽略
 
boolean includeInParent() default false;
}

FieldType类型：

public enum FieldType {
	Text,  
	Integer,
	Long,
	Date,
	Float,
	Double,
	Boolean,
	Object,
	Auto,
	Nested,
	Ip,
	Attachment,
	Keyword
}

 

Text类型：索引全文字段，如电子邮件正文的描述或者产品描述。这些字段被分析器将字符串转换为单个术语列表。分析过程允许es在每个的全文域中搜索单个单词。文本字段不用于排序，也很少用于聚合
Object类型：Json文档本质上是分层的，文档可能包含内部对象，而这些对象又可能包含内部对象本身。

{ 
  "region": "US",
  "manager": { 
    "age":     30,
    "name": { 
      "first": "John",
      "last":  "Smith"
    }
  }
}

　　

Nested类型：嵌套类型是对象数据类型的一个专门的版本，他允许对象数组以一种彼此独立查询的方式进行索引

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "user": {
          "type": "nested" 
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "group" : "fans",
  "user" : [
    {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith"
    },
    {
      "first" : "Alice",
      "last" :  "White"
    }
  ]
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "user.first": "Alice" }},
            { "match": { "user.last":  "Smith" }} 
          ]
        }
      }
    }
  }
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "user.first": "Alice" }},
            { "match": { "user.last":  "White" }} 
          ]
        }
      },
      "inner_hits": { 
        "highlight": {
          "fields": {
            "user.first": {}
          }
        }
      }
    }
  }
}

　　Ip类型：ip字段可以索引和存储IPV4和IPv6地址

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "ip_addr": {
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "ip_addr": "192.168.1.1"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "ip_addr": "192.168.0.0/16"
    }
  }
}

 

Keyword类型：用于索引结构化内容（如电子邮件地址，主机名，状态码，邮政编码等）的字段。他们通常用于过滤、排序、聚合。关键字字段只能根据期确切的值进行搜索，

 

 

 

分析过程允许Elasticsearch在每个全文域中搜索单个单词。文本字段不用于排序，也很少用于聚合(